转自:http://blog.csdn.net/jeryjeryjery/article/details/72649320 这两天用Python来实现手写数字识别,刚开始用原始数据进行训练,结果预测结果都是同一个类别,全部是对应数字1.正确率也只有10%左右,下面是代码及运行结果截图: 预测结果都是数字1.   数据归一化是指将特征值从一个大范围映射到[0,1]或者[-1,1],如果原始值都是正数,则建议选择映射到[0,1]:如果原始值有正数又有负数,则建议映射到[-1,1]:具体情况需要具体分

TensorFlow RNN MNIST字符识别演示快速了解TF RNN核心框架 http://blog.sina.com.cn/s/blog_4b0020f30102wv4l.html

ADAS车辆在行人安全方面得分很低 ADAS vehicles score poorly on pedestrian safety 对于热衷于自动驾驶汽车(AV)的狂热者来说,一个现在病毒性的视频片段(如下所示),最初在CES期间在Flir展台放映,应该是一个警醒. AV开发人员在自动驾驶系统方面取得的进步让驾驶员感到鼓舞,这是一个很好的理由,但是任何对当前自主技术的现状过于着迷的人都应该冷静一下,AVs在保证车外人员安全方面存在的重大问题. 为什么ADAS车辆,假设配备了行人检测自动紧急刹车(

设置RNN的参数 我们本节采用RNN来进行分类的训练(classifiction).会继续使用手写数据集MNIST. 让RNN从每张图片的第一行像素读到最后一行,然后进行分类判断.接下来我们导入MNIST数据并确定RNN的各种参数(hyper-parameters) 注: 参数(parameters)/参数模型 由模型通过学习得到变量,比如权重w,偏置b 超参数(hyper-parameters)/算法参数 根据经验设定,影响到权重w和偏置b的大小,比如迭代次数.隐藏层的层数.每层神经元的个数.

在训练keras时,发现不使用GPU进行计算,而是采用CPU进行计算,导致计算速度很慢. 用如下代码可检测tensorflow的能使用设备情况: from tensorflow.python.client import device_lib print(device_lib.list_local_devices()) 查看是否只有CPU可用,发现不是,有GPU可用,但是为什么GPU利用率极低并且只有一个GPU在使用,另一个GPU利用率为0, 发现在启动时有一行报错: Could not load

“创建全文索引 启动服务 在SQL Server配置管理工具中,找到'SQL Full-text Filter Daemon Launcher'服务用本地用户启动. 创建全文目录 打开需要创建全文目录的数据库-存储-全文目录-右键新建全文目录 用语句创建全文目录  CREATE FULLTEXT CATALOG [FD_HouseSearch]WITH ACCENT_SENSITIVITY = ON AS DEFAULT AUTHORIZATION [dbo] 此外还可以通过存储过程创建全文目录

但凡做TOC业务的多多少少都会用到Deeplink,这是一个重要的运营手段.但用了Deeplink却没有达到预期的目标,打开率不尽人意,你有没有想过到底是什么原因? 在Deeplink这条路上,我们当时踩了不少坑,所以提供几种场景,如有需要可以对照看一下自己的项目是否也存在相同的问题. 1.受其他APP的影响,一次拉起失败. 在正常测试过程中,一次拉起是完全没有问题的,但测试毕竟条件单一,没有模拟到商用环境的所有情况,尤其是被其他产品影响的这种情况,基本上是只有到了商用环境才能够发现的. ①其他

在开始正文之前,先解释一下,这里提到的打开率指的是点击了Deeplink之后正常打开了APP和点击量的比值. 开始正文: 但凡做TOC业务的多多少少都会用到Deeplink,这是一个重要的运营手段.但用了Deeplink却没有达到预期的目标,打开率不尽人意,你有没有想过到底是什么原因? 在Deeplink这条路上,我们当时踩了不少坑,所以提供几种场景,如有需要可以对照看一下自己的项目是否也存在相同的问题.   1.受其他APP的影响,一次拉起失败. 在正常测试过程中,一次拉起是完全没有问题的,但

当初在学MFC时,最经典的入门实例就是绘图程序,其作用相当于Console Application 下的Hello World了吧. 如今入手QT,不免怀旧,于是也写了一个绘图程序,虽然简单,却也是入门必备啊. 环境 OS : Ubuntu 11.04 IDE :Qt Creator 2.2.1 Qt : 4.7.4 (32bit) Complier: gcc 1.  新建一个空白Qt工程 文件--> 新建工程或项目-->其它项目-->空的Qt项目 比如命名为Qt_Instance_Ex

Github地址: https://github.com/wuranxu 使用说明 1. 安装配置Mongo数据库 下载地址 mongo是用来存放元素定位的,截图如下: 通过case_id区分每个case的元素定位 里面提供了value, method和text字段,分别作用是定位的值,定位的方法和要输入的文本内容. 2. 安装Redis 因为被墙,所以给个CSDN下载地址 戳我下载 下载后解压,运行redis-server.exe就行 装Redis的原因, 是因为现在想第一个case初始化(包

按照下面的步骤, 问题解决. =========================== Per Microsoft DDK, Microsoft storport.sys maintains a device queue for each device it controls and the storport interface allows the underlying miniport to set the maximum queue depth of the device queue. Th

https://blog.csdn.net/fuqiuai/article/details/79456971 相关文章: 数据挖掘领域十大经典算法之—K-Means算法(超详细附代码)        数据挖掘领域十大经典算法之—SVM算法(超详细附代码)        数据挖掘领域十大经典算法之—Apriori算法        数据挖掘领域十大经典算法之—EM算法        数据挖掘领域十大经典算法之—PageRank算法        数据挖掘领域十大经典算法之—AdaBoost算法(超

目录 Pascal VOC & COCO数据集介绍 Pascal VOC数据集介绍 1. JPEGImages 2. Annotations 3. ImageSets 4. SegmentationObject & SegmentationClass COCO数据集介绍 数据集分类 Coco VOC数据集转化为COCO数据集格式 训练detectron 训练 测试 评估 Reference Pascal VOC & COCO数据集介绍 Pascal VOC数据集介绍 Annotat

https://www.youtube.com/watch?v=CXgbekl66jc&list=PLJV_el3uVTsPy9oCRY30oBPNLCo89yu49 https://www.bilibili.com/video/av65521101 因为之前有些基础,对于本视频课程的学习仅仅记录一些要点.目前只学习涉及深度学习和对抗攻击的部分. 1 Regression 通过Gradient Descent找到Loss Function的局部最优点.Gradient就是Loss Functio

深度学习其实要入门也很简单,不要被深度学习.卷积神经网络CNN.循环神经网络RNN等某些“高大上”的专有名词所吓到或被忽悠,要相信大道至简,一个高中生只要愿意学也完全可以入门级了解并依赖一些成熟的Tensorflow.pytorch等框架去实现一些常用模型.有关<深度学习>的综述或翻译已有很多,在此不在赘述,深度学习是机器学习的一种,今天将从更广的视觉来分析. 图1  深度学习是机器学习的子问题 1.机器学习 机器学习(Machine Learning, ML)是指利用机器(计算机)从有限的观

Adaboost提升算法是机器学习中很好用的两个算法之一,另一个是SVM支持向量机:机器学习面试中也会经常提问到Adaboost的一些原理:另外本文还介绍了一下非平衡分类问题的解决方案,这个问题在面试中也经常被提到,比如信用卡数据集中,失信的是少数,5:10000的情况下怎么准确分类? 一 引言 1 元算法(集成算法):多个弱分类器的组合:弱分类器的准确率很低 50%接近随机了 这种组合可以是 不同算法 或 同一算法不同配置 或是 数据集的不同部分分配给不同分类器; 2 bagging:把原始数

参考:产品手册 PacBio三代全长转录组有什么优势? 近年来,随着高通量测序技术的发展,转录组测序已经成为研究基因表达调控的主要手段.但二代的转录本重构准确率很低,三代可以直接得到全长转录本,无需组装.可改善基因表达定量结果,发现新的基因和转录异构体,鉴定可变剪切及基因融合现象. Google第一个就是官网介绍,可以立马理解Iso-Seq的字面意思了. Iso-Seq 就是 isoform sequencing,中文就是同源异构体测序,其实也是一种 RNA 测序技术. The challeng

尊重原创~~~ 转载出处:http://www.matlabsky.com/thread-12411-1-1.html 交叉验证(Cross Validation)方法思想简介http://www.matlabsky.com/forum-v ... -fromuid-18677.html 以下内容摘自<MATLAB 神经网络30个案例分析>第13章: 关于SVM参数的优化选取,国际上并没有公认统一的最好的方法,现在目前常用的方法就是让c和g在一定的范围内取值,对于取定的c和g对于把训练集作为原

转载请注明作者:梦里茶 Object Detection,顾名思义就是从图像中检测出目标对象,具体而言是找到对象的位置,常见的数据集是PASCAL VOC系列.2010年-2012年,Object Detection进展缓慢,在DPM之后没有大的进展,直到CVPR2014,RBG大神(Ross Girshick)把当时爆火的CNN结合到Detection中,将PASCAL VOC上的准确率提高到53.7%,本文为你解读RBG的CVPR2014 paper: Rich feature hierar

结构化数据的预处理 前面所展示的一些示例已经很让人兴奋.但从总体看,数据类型还是比较单一的,比如图片,比如文本. 这个单一并非指数据的类型单一,而是指数据组成的每一部分,在模型中对于结果预测的影响基本是一致的. 更通俗一点说,比如在手写数字识别的案例中,图片坐标(10,10)的点.(14,14)的点.(20,20)的点,对于最终的识别结果的影响,基本是同一个维度. 再比如在影评中,第10个单词.第20个单词.第30个单词,对于最终结果的影响,也在同一个维度. 是的,这里指的是数据在维度上的不同.

这个知识点很重要,但是,我不懂. 第一个问题:为什么要做正则化? In mathematics, statistics, and computer science, particularly in the fields of machine learning and inverse problems, regularization is a process of introducing additional information in order to solve an ill-posed p